哈佛新思維〉供應鏈管理亮紅燈！如何善用「科技力」突破關稅危機？

過去在全球化生產架構下，供應鏈已形成一套相對穩定的運作法則。然而，隨著新冠肺炎疫情爆發、美中貿易戰升溫、川普2.0政策衝擊，關稅戰方興未艾，以及包括生成式AI在內的新興科技顛覆，企業的供應鏈已與過往大不相同。

近期以輝達（NVIDIA）為代表的AI晶片供應鏈劇烈波動，更加凸顯高度依賴單一關鍵零組件或技術平台所帶來的不確定性。「5090」成為新一代高效能晶片的關鍵字，也意味著供應鏈競爭正往更高速度、更大算力的方向加劇升級。

面對這樣的局勢，企業必須建立應對突發變局的彈性，並藉助金融科技創新強化供應鏈基礎環節。本期「哈佛新思維」將從韌性管理、金融創新到科技應用，為企業提供具體策略與實務啟發，協助管理者有系統地解決供應鏈轉型過程中的各種困難。

強化「精實」供應鏈系統的韌性

「精實供應鏈模式」是由豐田汽車創始，最後為全球企業廣為使用的供應鏈管理方式，做法是讓自家工廠盡量靠近供應商，排除運輸時間和過多庫存等「浪費」，並強化各個層面的協作。然而，在面對從新冠疫情到川普關稅政策的動盪局勢時，大家開始質疑：精實（lean）的供應鏈管理方式是否已經不管用了？事實是，豐田汽車（Toyota）的表現仍然勝過大多數競爭對手。原因是豐田調整了原本精實供應鏈和及時（just-in-time）生產的做法，讓組織展現更強大的韌性。企業應該如何調整自家的精實供應鏈模式呢：

1. 繪製供應鏈地圖

導致供應鏈延遲或中斷的環節，可能是直接供應商以外的不知名供應商。因此企業應大範圍地繪製供應鏈地圖，以便了解這些供應商是誰、位於何處，以及哪些零件或原物料最易受影響，預做準備。

2. 找出能以「及時生產」為基礎運行的區段

在劃分及時生產區段時要考慮：最低的需求波動、區段中各個節點的製造週期時間能互相搭配，以及這些節點的鄰近性。如果節點鄰近，就能使運輸時間縮短，該區段內的企業也能進行各層級的密切協作。

3. 在區段的交會點，建立緩衝

企業可以組合以下項目來建立緩衝：庫存、閒置或備用產能，備援供應商，以及與其他公司（包括競爭對手）共享的設施。至於如何決定緩衝的大小，無論緩衝是庫存還是產能，都應該由上游和直接下游區段的生產週期差異來決定。

4. 考慮供應商關係的性質

企業和供應商的關係，有的純粹是交易性質，有的則是深度協作。對於距離較遠、非協作關係的供應商，企業需要建立更大規模的緩衝，來克服供應的不確定性。這不一定要斥資建立工廠，找到第三方採購機構，在不同國家有許多供應商，也可以確保物品正常交付。

金融科技來幫忙，中小企業也撐起強韌供應鏈

一條完整的供應鏈如同一棵樹，扎實的根基就是處於下游的無數中小型供應商。他們能否按時出貨、維持品質穩定，決定了整條供應鏈的韌性。

這些中小企業受限於營運規模，只要市場產生波動，例如近期川普掀起的關稅戰，就很容易面臨資金周轉的壓力，進一步影響整條供應鏈的穩定。然而，這些中小企業往往因為信用不足，難以從傳統金融體系獲得融資支持。這樣的風險不僅影響全球，也是以中小企業為核心的台灣需要關注的議題。

所幸隨著科技發展，許多金融科技產品與平台正在透過創新的方式，協助中小企業改善資金流動、穩固供應鏈的基礎。主要有以下三種解決方案：

1. 資產數位化

中小企業的發票、庫存，甚至是訂單，可以透過數位化方案，變成平台上的投資商品，吸引有興趣的投資人，幫助企業主快速獲得金援。

2. 區塊鏈連結

區塊鏈技術可以讓企業之間的交易資料更安全、更透明，如此就能降低借貸風險，鼓勵上游大型廠商提前付款、換取折扣，或使金融機構更願意提供融資機會。

3. AI現金流預測

AI可以幫助中小企業分析過去的交易數據，預測未來的現金流走向。這不只是協助企業主加強營運管理，也能讓投資人、金融機構、上游廠商更有信心，願意提供更好的貸款條件。

中小企業可以積極尋求金融創新的服務，藉以穩定供貨、降低風險，整體供應鏈也將變得更有韌性，以應對愈發不確定的未來挑戰。

別讓庫存壓垮你！四招打造智慧供應鏈

新冠疫情徹底撼動了全球供應鏈，許多經理人以前遵循「精實」原則，其中包括「及時庫存管理」（just-in-time inventory management），如今則矯枉過正，採用「以防萬一庫存管理」（just-in-case inventory management）。透過臨時且定義不明確的「以防萬一」庫存策略進行過度修正（和過度存貨）的傾向，導致全球庫存激增。

今日的領導者需要在貿易伙伴之間建立更彈性、動態的連結，這樣的需求可以透過供應鏈管理技術平台，讓企業能夠透過提過提高供應鏈能見度，即時了解庫存水準、位置和移動情況，進而做出更好的數據驅動決策。以下是利用現代技術建立更強大供應鏈的幾個方法：

1. 利用AI、機器學習來支援供應鏈管理

善用先進的演算法和數據分析，預測市場趨勢、波動和顧客偏好，將缺貨情況降到最低，從而充分運用營運資金。

2. 進一步推動協作

仰賴實施適當的工具，例如以許可為基礎的專用網絡，以提供安全、簡單和可信任的環境與合作伙伴共享供應鏈數據。

3. 投資於全面的網路安全

現代平台已開始成為對抗網路攻擊的最有效防禦方式；雖然經理人可能無法預測和防範每種風險，但現代技術平台有助於組織預先提防威脅。

4. 建立更高的供應鏈能見度

現代資訊科技平台使貿易伙伴能夠聚集在一個以許可為基礎的安全交易所中，在那裡共享資訊、提高能見度，並建立整個供應鏈的韌性。

在持續變化的世界中，供應鏈從來都不是完成品。讓供應鏈保持在持續測試狀態，並投資於不斷提升供應鏈所需的技術和見解，如此就可以避免全球供應緊縮。

生成式AI讓供應鏈管理更容易、也更有效率！

企業在管理供應鏈時，往往面對許多複雜的問題。雖然供應鏈的管理者已經使用精密的管理系統，還是常常需要這些系統廠商或數據團隊的協助，才能了解它提供的建議，或是調整它的設定。

有了生成式AI，尤其是大型語言模型（LLM），管理者就能大幅減少這些團隊或廠商的協助。它提供的好處主要有3個：

1. 探索數據、提供見解

管理者可以用自然語言向LLM提問，來了解供應鏈目前的狀態，並請LLM解釋管理工具做出的決策。例如：「某某原料供應商今天有多少某某原料？」「為什麼你會建議降低向某某供應商採購某某零件的數量？」

2. 回答假設問題

管理者必須對一些可能情境預做準備，這時他可以向LLM提出假設性的問題，例如：「如果A零售商只使用B工廠的產品，會增加多少採購成本？」「如果X原料每單位成本減少1元，Y產品的生產成本會減少多少元？」

3. 互動規畫

管理者可以透過LLM，即時調整供應鏈結構，來反映或提前反映環境的變化。例如，某個工廠因風災停工，管理者可以藉助於LLM，即時產出一份新的生產計畫，避開這間工廠。也可以在分析某家供應商的出貨數據後，提前預測下一次出貨時間是否延後，進而及早規畫後續行動。

然而，LLM目前仍有一些障礙需要克服。例如，管理者雖然能用自然語言提問，但內容必須非常精確。比方說，「我們可以改善A工廠的狀況嗎？」這個問題就不夠明確，因為「改善」可能是指降低成本、提高產量等等。

另外，LLM提供的回答也必須驗證，避免產生「幻覺」。而問題愈複雜，驗證的難度也愈高。

雖然有這些挑戰需要克服，但在可見的未來，LLM將會徹底改變供應鏈管理，值得管理者提早因應。

區塊鏈加速供應鏈轉型，帶來哪些關鍵改變？

起源於比特幣等加密貨幣的區塊鏈技術，現今應用範圍已超越金融領域，成為改善供應鏈管理的重要工具。

區塊鏈原本是為了讓匿名者彼此在沒有中介機構的情況下，也能安全完成交易。應用在供應鏈時，則是讓各個已知的參與者，能一方面保護自身營運免受惡意行為干擾，一方面提升整體績效。

透過建立經核可的區塊鏈、交易標準與治理規則，企業能以防篡改、可驗證的方式記錄多方交易，並以智慧合約自動執行流程。

專家研究IBM、萬事達等7家大型企業，看看他們如何善用區塊鏈優勢，解決他們的痛點：

1. 提高可追溯性與資訊能見度

傳統ERP和財務系統難以整合資訊流、存貨流與金流，降低供應鏈透明度。區塊鏈能建立完整、防竄改的稽核路徑，整合三種流動，提升錯誤偵測與責任追溯能力。

2. 提升效率與改善協調

複雜供應鏈常因資訊斷裂導致庫存失衡與交貨延遲。區塊鏈能讓參與者即時分享存貨與出貨資料，使前置時間更可預測，並以數位代幣解決雙重支付問題。

3. 改善融資與降低交易風險

銀行因無法即時驗證交易真實性，放款成本高且風險大。區塊鏈連結存貨、資訊與金流，讓金融機構可直接核對交易紀錄，減少繁瑣查核流程，提升融資效率並降低整體交易風險。

4. 增強實體資產的安全與驗證

即使有數位紀錄，實體商品仍可能被汙染或偽造。區塊鏈提供防竄改歷程，加上物聯網裝置自動記錄數據，有助於提高資料正確性與追溯性，強化資產驗證與管理。